Entrevistamos a Candelaria de Hernández, profesora del curso Data Analytics en Supply Chain y Logística del IEEC, con trayectoria profesional en Dell Technologies, American Logistics y Kuehne + Nagel.
Entre otros temas, abordamos la importancia de profundizar la utilización de analíticas en la gestión de la cadena de abastecimiento, los principales desafíos en los procesos de recolección de datos, y las tecnologías que más se destacan.
¿Por qué es importante incorporar data analytics a la supply chain?
Cada operación dentro de nuestra cadena de abastecimiento genera un dato.
El gestionar y analizar los datos con eficiencia no solo nos permitirá tomar decisiones objetivas, basadas en hechos, sino que también podremos mejorar nuestros costos, operaciones y hasta predecir posibles impactos para prepararnos de la mejor manera posible.
Por lo que Data Analytics, es un requerimiento clave para que nuestra cadena se mantenga competitivamente vigente.
¿Es igualmente determinante para todas las industrias?
Debería serlo, ya que todas las industrias generan datos masivamente, capaces de generar ventajas y mejoras.
El entender cómo convertir los datos en información será clave para tomar las decisiones que dirijan a esas ventajas.
¿Cuáles son los principales desafíos que se tienen hoy en los procesos de recolección de datos?
Suele encontrarse incongruencia entre los sistemas de recolección de datos, y las herramientas para su limpieza y visualización. Lo que genera que los recursos se pierdan en tiempo y en tableros desactualizados.
Otro desafío, es el alineamiento de cómo procesaremos y visualizaremos esta información, esto aplica a los casos en donde dentro de un equipo de trabajo la herramienta de visualización es utilizada sin lineamientos ni guía, generando tableros con distintos criterios, e incluso en algunos casos, obsoletos.
¿Cuáles son las claves para trabajar con volúmenes de datos en constante incremento?
La clave para trabajar con volúmenes de datos en constante incremento es una correcta arquitectura al momento de diseñar nuestro primer tablero.
Si la estructura es lo suficientemente robusta y al mismo tiempo flexible, nos permitirá incrementar datos sin impactar el tablero final.
Lo provechoso de trabajar con grandes volúmenes de distintas fuentes, es que detrás de los datos se encuentran los procesos.
Por lo cual, el gestionar datos significa no solo el observar los procesos actuales sino también detectar las oportunidades de mejora.
¿Qué tecnologías se destacan en data analytics?
En Data Analytics se destacan las herramientas para la visualización de datos, como Power BI de Microsoft. Respaldada por el comprender cómo analizar los datos con el módulo de Estadística y cómo contarlos con Data Storytelling.
El curso de Data Analytics del IEEC abarca tres áreas clave y en creciente demanda: análisis de datos, herramientas informáticas y storytelling. ¿Cómo se integran?
Como comentaba anteriormente, en el curso de Data Analytics del IEEC, no solo se desarrollará la habilidad para manejar una herramienta digital como lo es Power BI.
También se trabaja arduamente en cómo analizar estadísticamente los datos con el fin convertirlos en información.
Y además, en cómo contarlos para lograr el impacto deseado sobre la audiencia a la cual se encuentre dirigida.
Estas habilidades son un valor agregado, ya que en épocas de la automatización, el análisis, la creatividad y la oratoria marcan la diferencia.
Te invitamos a conocer el curso de Data Analytics en Supply Chain y Logística, que abarca tres áreas clave y en creciente demanda:
- Análisis de datos.
- Herramientas informáticas.
Estas herramientas permiten mezclar el análisis de los datos con la presentación de resultados en gráficos y dashboards, y disponer de la narrativa adecuada al público que se debe informar para tomar decisiones.
Data Analytics utiliza Excel, PowerBi y Storytelling.
Durante el curso se enseñan estas herramientas para que los participantes logren facilidad en su uso y se muevan con comodidad tanto en los conceptos como en el manejo de los softwares. Plantea nuevas, emocionantes y prometedoras oportunidades.
Más información: https://ieec.edu.ar/basics-of-data-analytics/
Consultas: admisiones@ieec.edu.ar
